在机器学习 (ML) 项目中，最关键的组件之一是版本管理。与传统软件开发不同，管理机器学习项目不仅涉及源代码，还涉及随着时间的推移而演变的数据和模型。这就需要一个强大的系统来确保所有这些组件的同步和可追溯性，以管理实验、选择最佳模型并最终将其部署到生产中。在这篇博文中，我们将探索有效管理 ML 模型和实验的最佳实践。

机器学习资源管理的三大支柱

构建机器学习模型时，您必须管理三种主要资源：

1. 数据
2. 程序（代码）
3. 型号

这些资源中的每一个都至关重要，并且它们以不同的速度发展。数据随着新样本或更新而变化，模型参数得到微调，底层代码可以通过新技术或优化进行更新。以同步方式共同管理这些资源至关重要，但也具有挑战性。因此，您必须准确记录和跟踪每个实验。

为什么需要模型版本控制

版本管理在机器学习中至关重要，特别是因为以下因素：

数据更改：您的训练数据、测试数据和验证数据可能会更改或更新。

参数修改：在训练过程中调整模型超参数以提高性能，并且需要跟踪这些参数与模型性能之间的关系。

模型性能：每个模型的性能需要使用不同的数据集进行一致的评估，以确保选择最佳模型进行部署。

如果没有适当的版本控制，您可能会忘记哪个模型在特定条件下表现最佳，从而面临决策效率低下的风险，或者更糟糕的是，部署次优模型。

管理机器学习项目中的模型版本控制和实验的关键步骤如下：

第 1 步：建立项目和版本名称

在开始您的 ML 之旅之前，为您的项目命名一个有意义的名称。项目名称应该轻松反映模型的目标，并且对以后查看它的任何人都有意义。例如：

• translate_kr2en 专注于将韩语翻译成英语的项目。
• screen_clean 用于检测手机屏幕划痕的项目。

命名项目后，您需要建立模型版本管理系统。这应该跟踪以下内容：

• 用于训练的数据
• 超参数
• 模型架构
• 评估结果

这些步骤可让您快速确定哪些模型表现最好，以及哪些数据集或参数取得了成功。

第 2 步：在结构化数据库中记录实验

为了有效地管理实验，您应该使用结构化日志系统。数据库模式可以帮助记录每个模型训练迭代的多个方面。例如，您可以创建一个模型管理数据库，其中的表存储：

• 模型名称和版本：跟踪模型的不同版本。
• 实验表：记录参数、数据路径、评估指标、模型文件路径。
• 评估结果：跟踪各种数据集上的模型性能。

这是模型管理数据库的示例架构：

 ----------- ----------- ------------ ------------ ------------  
|Model Name |   Exp ID  | Parameters  | Eval Score | Model Path |
 ----------- ----------- ------------ ------------ ------------  
|translate_ |           |            |            | ./model/   |
|kr2en_v1   |   1       | lr:0.01    |Preci:0.78  | v1.pth     |
 ----------- ----------- ------------ ------------ ------------  

每次训练模型时，都会向此表添加一个条目，以便您跟踪不同参数或数据集如何影响性能。此日志记录可确保您永远不会丢失实验的上下文，这对于可重复性和版本管理至关重要。

第 3 步：跟踪生产中的模型版本

模型部署后，版本跟踪不会停止。您需要通过将推理结果链接回生成它们的模型的特定版本来监控模型在现实场景中的执行情况。例如，当模型进行预测时，它应该在其输出中记录模型版本，以便您稍后可以根据实际数据评估其性能。

这允许您将模型的行为追溯到：

• 根据生产数据确定当前模型的弱点。
• 根据性能洞察优化未来模型。

维护一致的版本命名系统可以在出现性能问题时快速识别和排除故障。

第 4 步：创建模型管理服务

跨多个环境管理模型和实验的版本控制的一种方法是创建模型管理服务。该服务可以使用 FastAPI 和 PostgreSQL 等技术来构建。模型管理服务将：

• 注册模型及其版本。
• 跟踪实验结果。
• 提供REST API来查询或向系统添加新数据。

此架构允许您以结构化和可扩展的方式管理模型版本。通过 API 调用访问该服务，工程师和数据科学家可以注册和检索实验数据，从而使管理流程更加协作和简化。

第五步：流水线学习与批量学习

当您迭代培训和改进模型时，管理学习模式变得至关重要。常见的学习方式有两种：

管道学习模式：模型作为端到端自动化管道的一部分进行训练、验证和部署。每个步骤都会被记录并进行版本控制，确保透明度和可重复性。

批量学习模式：模型定期使用新的数据批次进行训练。每个批次都应进行版本控制，并且相应的模型应标有模型版本和数据批次标识符。

管理这些学习模式有助于确保您可以跟踪不同的训练方案或数据变化如何随时间影响模型的性能。

结论

模型版本管理是任何成功的机器学习项目的支柱。通过有效管理数据、程序和模型的版本，您可以确保实验可重复、结果可追溯并且生产模型易于维护。采用结构化数据库、RESTful 服务和一致的日志记录将使您的机器学习工作流程更有组织性和可扩展性。

在接下来的博客中，我们将更深入地探讨管理学习模式并比较模型以在生产环境中实现最佳性能。敬请关注！